https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/tree/main/fengshen/examples/finetune_taiyi_stable_diffusion 配置webui(Configure webui) https://github.com/IDEA-CCNL/stable-diffusion-webui/blob/master/README.md DreamBooth https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/tree/main/fengshen/examples...
本项目不存储任何数据,所有索引页面均基于公开可访问的知乎数据生成。 About 知乎封神榜 l-m-sherlock.github.io/ZhiHuLegend/ Topics archive zhihu Resources Readme Activity Stars 115 stars Watchers 1 watching Forks 2 forks Report repository Languages Python 100.0% Footer...
为了让大家更便利、高效地运用“封神榜”系列大模型,参与继续训练和下游应用,近日,IDEA研究院CCNL封神榜团队开源了封神框架(FengShen)。 https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/tree/main/fengshen FengShen是为“封神榜”系列大模型量身定制的预训练模型框架。封神榜团队专注中文NLP大模型开源,然而模型增...
封神榜官网:https://fengshenbang-lm.com 封神榜github主页:GitHub - IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM 封神榜 huggingface 地址:IDEA-CCNL (Fengshenbang-LM) 封神榜 doc: https://fengshenbang-doc.readthedocs.io/zh/latest © THE END 转载请联系本公众号获得授权 投稿或寻求报道:content@jiqizhixin.com...
Fengshenbang-LM(封神榜大模型)是IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系,成为中文AIGC和认知智能的基础设施。 地址:github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM û收藏 42 2 ñ32 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 互联网科技博...
首先,你需要访问transformers的Github页面并下载源代码。你可以在终端上使用git命令来完成这个操作: git clone https://github.com/huggingface/transformers.git 下载完成后,使用cd命令进入到transformers目录: cd transformers 确保你已经安装了pip,这是Python用来安装和管理软件包的工具。如果还没有安装,你可以使用以下命...
模型开源地址:https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/tree/main/fengshen/examples/unimc/ 技术背景 2018 年 BERT 的提出,标志着整个 NLP 领域进入一个预训练时代,NLP 的百尺竿头终于更进一步。现有的模型如 DeBERTa 等预训练掩码语言模型(PMLM)已经可以在 10 亿级以下的参数做到 fine-tuning 的 ...
“封神榜”是由IDEA-CCNL的工程师、研究人员、实习生团队共同维护的一项长期开源计划。项目基于Apache 2.0开源许可,计划包括封神榜模型,封神框架还有封神榜单三个部分。封神榜的模型可以在HuggingFace社区中免费下载和使用,封神框架可以通过访问我们的GitHub获得:Fengshenbang-LM。封神榜单将会在未来数月内完善并正式公布...
模型开源地址:https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/tree/main/fengshen/examples/unimc/ 技术背景 2018 年 BERT 的提出,标志着整个 NLP 领域进入一个预训练时代,NLP 的百尺竿头终于更进一步。现有的模型如 DeBERTa 等预训练掩码语言模型(PMLM)已经可以在 10 亿级以下的参数做到 fine-tuning 的 SOT...
模型开源地址:https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM/tree/main/fengshen/examples/unimc/ 技术背景 2018 年 BERT 的提出,标志着整个 NLP 领域进入一个预训练时代,NLP 的百尺竿头终于更进一步。现有的模型如 DeBERTa 等预训练掩码语言模型(PMLM)已经可以在 10 亿级以下的参数做到 fine-tuning 的 SOT...